- 排名
- #10
- 总输出令牌
- 28,540
- 响应时间(平均)
- 10.15s
- 总成本
- $1.257
GPT-5.5 (low) vs GLM 5.2 (medium)
GPT-5.5 (low) 平均分领先,为 9.3 vs 7.8。 GLM 5.2 (medium) benchmark 成本更低,为 $0.224 vs $1.257。 GPT-5.5 (low) 更快,为 10.15s vs 23.28s,通过率为 86.4% vs 80.3%。
- 排名
- #65
- 总输出令牌
- 61,761
- 响应时间(平均)
- 23.28s
- 总成本
- $0.224
推荐模型
GPT-5.5 (low)
它在这里得分最高(9.3),同时响应速度比GLM 5.2 (medium)快约 2.3 倍。
详细对比
| 指标 | GPT-5.5 GPT-5.5 low | GLM 5.2 GLM 5.2 medium |
|---|---|---|
| 分数 | 9.3 | 7.8 |
| 排名 | #10 | #65 |
| 可靠性 | 10.0 | 9.5 |
| 一致性 | 10.0 | 8.0 |
| 尝试次数 | 66/66 | 63/66 |
| 测试正确 | ||
| 尝试通过率 | 86.4% | 80.3% |
| 不稳定测试 | 0 | 4 |
| 总运行次数 | 66 | 63 |
| 每个结果成本 | 6.614 | 2.159 |
| 总成本 | $1.257 | $0.224 |
| 输入价格 | $5.000 / 1M | $0.966 / 1M |
| 输出价格 | $30.000 / 1M | $3.036 / 1M |
| 总输入令牌 | 80,067 | 37,199 |
| 输出令牌 | 5,378 | 12,261 |
| 推理令牌 | 23,162 | 49,500 |
| 响应时间(平均) | 10.15s | 23.28s |
| 响应时间(最大) | 56.19s | 101.36s |
| 响应时间(总计) | 223.24s | 488.94s |
| 参数量 | ~1.5T 总计 (~100B 激活) | 744B 总计 (40B 激活) |
| 开放状态 | 闭源 | 开源 |
模型生成展示
Hamster playing table tennis
Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.
#10 GPT-5.5
low- 成本
- $0.068
- 时间
- 37.0s
- 令牌
- 2,339 tok
#65 GLM 5.2
medium- 成本
- $0.041
- 时间
- 195.8s
- 令牌
- 9,287 tok
按分数排名的模型
分数 vs 总成本
响应时间(平均)
分数 vs 响应时间(平均)
总输出令牌
分数 vs 总输出令牌
类别细分
快速对比
切换对比组合
GPT-5.5lowvsGrok 4.6highQwen3.8 27BlowvsGLM 5.2mediumGPT-5.2 ChatnonevsGLM 5.2mediumGemini 3.7 FlashmediumvsGPT-5.5lowGemini 3.5 FlashhighvsGPT-5.5lowKimi K3maxvsGLM 5.2mediumClaude Opus 4.8lowvsGLM 5.2mediumGemini 3.1 Pro PreviewmediumvsGPT-5.5lowQwen3.7 FlashhighvsGLM 5.2mediumGPT-5.6 TerrahighvsGLM 5.2mediumClaude Opus 5highvsGPT-5.5lowSeed-2.0-CodelowvsGLM 5.2medium